MATLAB神經網絡超級學習手冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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MATLAB技術聯盟，劉冰，郭海霞 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 算法
• 仿真
• 案例
• 實用
• 教程

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115349484

版次：01

商品編碼：11457864

品牌：異步圖書

包裝：平裝

叢書名： 工程軟件應用詳解

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

頁數：463

正文語種：中文

內容簡介

　　《MATLAB神經網絡超級學習手冊》以新近推齣的MATLAB R2013a神經網絡工具箱為基礎，係統全麵地介紹瞭神經網絡的各種概念和應用。《MATLAB神經網絡超級學習手冊》按邏輯編排，自始至終采用實例描述；內容完整且每章相對獨立，是一本不可多得的掌握MATLAB神經網絡的學習用書。
　　全書共分為16章，從MATLAB簡介開始，詳細介紹瞭MATLAB的基礎知識、MATLAB程序設計、人工神經網絡概述、感知器、綫性神經網絡、BP神經網絡、RBF神經網絡、反饋型神經網絡、競爭型神經網絡、神經網絡在Simulink中的應用、神經網絡GUI、自定義神經網絡及函數等內容。在本書最後，還詳細介紹瞭神經網絡在MATLAB中的幾種應用方法。
　　《MATLAB神經網絡超級學習手冊》以神經網絡結構為主綫，以學習算法為副綫，結閤各種實例，目的是使讀者易看懂、會應用。本書是一本簡明介紹MATLAB神經網絡設計技能的綜閤性用書。《MATLAB神經網絡超級學習手冊》深入淺齣，實例引導，講解詳實，既可以作為高等院校理工科的研究生、本科生的教材，也可作為廣大科研工程技術人員的參考用書。

內頁插圖

目錄

目　錄

第1章　MATLAB簡介　1
1．1　MATLAB的發展　1
1．2　MATLAB的特點及應用領域　2
1．3　MATLAB R2013a的安裝　3
1．4　MATLAB R2013a的工作環境　5
1．4．1　操作界麵簡介　5
1．4．2　Workspace(命令窗口)　6
1．4．3　Command History(曆史命令窗口)　9
1．4．4　輸入變量　11
1．4．5　路徑管理　12
1．4．6　搜索路徑　13
1．4．7　Workspace(工作空間)　14
1．4．8　變量的編輯命令　15
1．4．9　存取數據文件　17
1．5　MATLAB R2013a的幫助係統　17
1．5．1　純文本幫助　18
1．5．2　演示幫助　19
1．5．3　幫助導航　21
1．5．4　幫助文件目錄窗　22
1．5．5　幫助文件索引窗　22
1．6　本章小結　23

第2章　MATLAB基礎　24
2．1　基本概念　24
2．1．1　MATLAB數據類型概述　24
2．1．2　常量與變量　25
2．1．3　標量、嚮量、矩陣與數組　26
2．1．4　運算符　28
2．1．5　命令、函數、錶達式和語句　30
2．2　MATLAB中的數組　31
2．2．1　數組的保存和裝載　31
2．2．2　數組索引和尋址　32
2．2．3　數組的擴展和裁剪　34
2．2．4　數組形狀的改變　40
2．2．5　數組運算　43
2．2．6　數組的查找　46
2．2．7　數組的排序　47
2．2．8　高維數組的降維操作　48
2．3　麯綫擬閤　49
2．3．1　多項式擬閤　49
2．3．2　加權最小方差(WLS)擬閤原理及實例　50
2．4　M文件　52
2．4．1　M文件概述　53
2．4．2　局部變量與全局變量　54
2．4．3　M文件的編輯與運行　55
2．4．4　腳本文件　56
2．4．5　函數文件　57
2．4．6　函數調用　58
2．4．7　M文件調試工具　61
2．4．8　M文件分析工具　63
2．5　本章小結　65

第3章　MATLAB程序設計　66
3．1　MATLAB的程序結構　66
3．1．1　if分支結構　66
3．1．2　switch分支結構　68
3．1．3　while循環結構　68
3．1．4　for循環結構　70
3．2　MATLAB的控製語句　71
3．2．1　continue命令　71
3．2．2　break命令　72
3．2．3　return命令　73
3．2．4　input命令　73
3．2．5　keyboard命令　74
3．2．6　error和warning命令　74
3．3　數據的輸入輸齣　75
3．3．1　鍵盤輸入語句(input)　75
3．3．2　屏幕輸齣語句(disp)　76
3．3．3　M數據文件的存儲/加載(save/load)　76
3．3．4　格式化文本文件的存儲/讀取(fprintf/fscanf)　76
3．3．5　二進製數據文件的存儲/讀取(fwrite/fread)　76
3．3．6　數據文件行存儲/讀取(fgetl/fgets)　77
3．4　MATLAB文件操作　77
3．5　MATLAB程序優化　79
3．5．1　效率優化(時間優化)　79
3．5．2　內存優化(空間優化)　80
3．5．3　編程注意事項　85
3．5．4　幾個常用數學方法的算法程序　86
3．6　程序調試　94
3．6．1　程序調試命令　94
3．6．2　程序剖析　95
3．7　本章小結　99

第4章　人工神經網絡概述　100
4．1　人工神經網絡　100
4．1．1　人工神經網絡的發展　100
4．1．2　人工神經網絡研究內容　101
4．1．3　人工神經網絡研究方嚮　102
4．1．4　人工神經網絡發展趨勢　102
4．2　神經元　105
4．2．1　神經元細胞　105
4．2．2　MP模型　106
4．2．3　一般神經元模型　107
4．3　神經網絡的結構及學習　108
4．3．1　神經網絡結構　108
4．3．2　神經網絡學習　110
4．4　MATLAB神經網絡工具箱　111
4．4．1　神經網絡工具箱函數　112
4．4．2　神經網絡工具箱的使用　113
4．5　本章小結　118

第5章　感知器　119
5．1　感知器原理　119
5．1．1　感知器模型　119
5．1．2　感知器初始化　120
5．1．3　感知器學習規則　121
5．1．4　感知器訓練　121
5．2　感知器的局限性　122
5．3　感知器工具箱的函數　122
5．4　感知器的MATLAB仿真程序設計　130
5．4．1　單層感知器MATLAB仿真程序設計　130
5．4．2　多層感知器MATLAB仿真程序設計　135
5．5　本章小結　139

第6章　綫性神經網絡　140
6．1　綫性神經網絡原理　140
6．1．1　綫性神經網絡模型　140
6．1．2　綫性神經網絡初始化　141
6．1．3　綫性神經網絡學習規則　142
6．1．4　綫性神經網絡的訓練　144
6．2　綫性神經網絡工具箱函數　147
6．3　綫性神經網絡的MATLAB仿真程序設計　153
6．3．1　綫性神經網絡設計的基本方法　153
6．3．2　綫性神經網絡的設計　153
6．4　本章小結　158

第7章　BP神經網絡　159
7．1　BP神經網絡原理　159
7．1．1　BP神經網絡模型　159
7．1．2　BP神經網絡算法　161
7．1．3　BP神經網絡的訓練　164
7．1．4　BP神經網絡功能　167
7．2　網絡的設計　167
7．2．1　網絡的層數　167
7．2．2　隱含層的神經元數　168
7．2．3　初始權值的選取　168
7．2．4　學習速率　168
7．3　BP神經網絡工具箱函數　168
7．4　BP神經網絡的工程應用　173
7．4．1　BP網絡在函數逼近中的應用　173
7．4．2　nntool神經網絡工具箱的應用　181
7．4．3　BP神經網絡在語音特徵信號分類中的應用　184
7．4．4　BP神經網絡的非綫性函數擬閤應用　190
7．5　本章小結　193

第8章　RBF神經網絡　194
8．1　RBF網絡模型　194
8．1．1　RBF神經網絡模型　194
8．1．2　RBF網絡的工作原理　195
8．1．3　RBF神經網絡的具體實現　196
8．2　RBF神經網絡的學習算法　196
8．3　RBF網絡工具箱函數　198
8．3．1　RBF工具箱函數　198
8．3．2　轉換函數　200
8．3．3　傳遞函數　201
8．4　基於RBF網絡的非綫性濾波　202
8．4．1　非綫性濾波　202
8．4．2　RBF神經網絡用於非綫性濾波　202
8．5　RBF網絡MATLAB應用實例　207
8．6　本章小結　216

第9章　反饋型神經網絡　217
9．1　反饋型神經網絡的基本概念　217
9．2　Hopfield網絡模型　219
9．2．1　Hopfield網絡模型　220
9．2．2　狀態軌跡　221
9．2．3　狀態軌跡發散　221
9．3　Hopfield網絡工具箱函數　222
9．3．1　Hopfield網絡創建函數　223
9．3．2　Hopfield網絡傳遞函數　227
9．4　離散型Hopfield網絡　228
9．4．1　DHNN模型結構　228
9．4．2　聯想記憶　229
9．4．3　DHNN的海布(Hebb)學習規則　232
9．4．4　DHNN權值設計的其他方法　233
9．5　連續型Hopfield網絡　235
9．6　Elman網絡　242
9．6．1　Elman網絡結構　243
9．6．2　Elman網絡創建函數　243
9．6．3　Elman網絡的工程應用　245
9．7　本章小結　252

第10章　競爭型神經網絡　253
10．1　自組織型競爭神經網絡　253
10．1．1　幾種聯想學習規則　253
10．1．2　網絡結構　258
10．1．3　自組織神經網絡的原理　260
10．1．4　競爭學習規則　265
10．1．5　競爭網絡的訓練過程　265
10．2　自組織特徵映射神經網絡　266
10．2．1　自組織特徵映射神經網絡拓撲結構　267
10．2．2　SOM權值調整域　268
10．2．3　SOM網絡運行原理　269
10．2．4　網絡的訓練過程　270
10．3　自適應共振理論神經網絡　272
10．3．1　自適應共振理論神經網絡概述　272
10．3．2　ART網絡的結構及特點　272
10．4　學習嚮量量化神經網絡　273
10．4．1　LVQ神經網絡結構　273
10．4．2　LVQ神經網絡算法　274
10．5　競爭型神經網絡工具箱函數　274
10．6　競爭型神經網絡的應用　286
10．7　本章小結　294

第11章　神經網絡的Simulink應用　295
11．1　基於Simulink的神經網絡模塊　295
11．1．1　神經網絡模塊　295
11．1．2　模塊的生成　302
11．2　基於Simulink的神經網絡控製係統　306
11．2．1　神經網絡模型預測控製　307
11．2．2　反饋綫性化控製　310
11．2．3　模型參考控製　313
11．3　本章小結　315

第12章　神經網絡GUI　316
12．1　GUI簡介　316
12．1．1　GUI設計工具　316
12．1．2　啓動GUIDE　318
12．1．3　添加控件組件　319
12．1．4　設置控件組件的屬性　322
12．1．5　編寫相應的程序代碼　326
12．1．6　GUIDE創建GUI的注意事項　331
12．1．7　定製標準菜單　333
12．2　神經網絡GUI　334
12．2．1　常規神經網絡GUI　334
12．2．2　神經網絡擬閤GUI　339
12．2．3　神經網絡模式識彆GUI　346
12．2．4　神經網絡聚類GUI　351
12．3　GUI數據操作　358
12．3．1　從Workspace導入數據到GUI　358
12．3．2　從GUI中導齣數據到Workspace　360
12．3．3　數據的存儲和讀取　363
12．3．4　數據的刪除　365
12．4　本章小結　365

第13章　自定義神經網絡及函數　366
13．1　自定義神經網絡　366
13．1．1　網絡的創建　367
13．1．2　網絡的初始化、訓練和仿真　382
13．2　自定義函數　386
13．2．1　初始化函數　386
13．2．2　學習函數　387
13．2．3　仿真函數　389
13．3　本章小結　390

第14章　隨機神經網絡　391
14．1　隨機神經網絡的基本思想　391
14．2　模擬退火算法　392
14．2．1　模擬退火算法的原理　393
14．2．2　模擬退火算法用於組閤優化問題　394
14．2．3　退火算法的參數控製　395
14．3　Boltzmann機　396
14．3．1　Boltzmann機的網絡結構　396
14．3．2　Boltzmann機的工作原理　398
14．3．3　Boltzmann機的運行步驟　399
14．3．4　Boltzmann機的學習規則　400
14．3．5　Boltzmann機的改進　401
14．4　隨機神經網絡的應用　404
14．5　本章小結　407

第15章　神經網絡基礎運用　408
15．1　感知器神經網絡的應用　408
15．2　綫性神經網絡的應用　409
15．3　BP神經網絡的應用　411
15．4　RBF神經網絡的應用　413
15．5　本章小結　415

第16章　神經網絡綜閤運用　416
16．1　BP神經網絡的應用　416
16．1．1　數據擬閤　416
16．1．2　數據預測　423
16．1．3　函數逼近　429
16．2　PID神經網絡控製　433
16．3　遺傳算法優化神經網絡　441
16．4　模糊神經網絡控製　447
16．5　概率神經網絡分類預測　456
16．6　本章小結　460

附錄　461
參考文獻　463

前言/序言

《深度學習與模式識彆：理論、實踐與前沿探索》 內容簡介 本書旨在為廣大讀者提供一個全麵、深入的學習平颱，探索深度學習與模式識彆這一激動人心的交叉領域。我們不僅會梳理其核心理論基礎，更會著重於實際應用與前沿技術的剖析，力求使讀者在掌握基本概念的同時，也能洞悉行業發展脈搏。本書內容詳實，結構嚴謹，既適閤初學者係統入門，也能夠為有經驗的研究者和實踐者提供新的視角和啓發。 第一部分：模式識彆的基石與演進 在本書的第一部分，我們將從模式識彆的基本概念和發展曆程入手，為深入理解深度學習奠定堅實基礎。 模式識彆的定義與重要性： 我們將首先界定什麼是模式識彆，以及它在人工智能、數據科學等領域扮演的關鍵角色。從圖像識彆、語音識彆到文本分析，模式識彆技術無處不在，其重要性不言而喻。 傳統模式識彆方法迴顧： 在深度學習興起之前，許多經典模式識彆算法已經取得瞭顯著成就。我們將對這些方法進行迴顧，例如： 基於統計學的方法： 包括貝葉斯分類器、最大似然估計、最小二乘法等。這些方法通過對數據分布的建模來進行分類和識彆。 基於句法的方法： 側重於從數據的結構化錶示（如語法樹）來識彆模式，在某些特定領域，如手寫字符識彆，有著獨特的優勢。 基於機器學習的方法： 介紹如支持嚮量機（SVM）、決策樹、K近鄰（KNN）等經典監督和無監督學習算法。我們將詳細闡述它們的原理、優缺點以及適用場景。 特徵工程的重要性： 在傳統模式識彆中，特徵工程是至關重要的一環。我們將深入探討如何手動提取、選擇和轉換原始數據中的有效特徵，以提高模型的性能。這包括瞭降維技術（如PCA）、特徵選擇方法以及特徵構造的策略。 評估指標與方法： 準確評估模式識彆模型的性能是必不可少的。本書將詳細介紹各種常用的評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並討論交叉驗證、留齣法等模型評估策略。 第二部分：深度學習的理論框架與核心模型 第二部分將轉嚮深度學習的核心，深入剖析其理論基礎和關鍵模型。 人工神經網絡基礎： 神經元模型： 從最基本的感知機模型開始，講解激活函數（Sigmoid, Tanh, ReLU等）的作用和選擇。 前饋神經網絡（FNN）： 介紹多層感知機（MLP）的結構，理解其如何通過多層非綫性變換來學習復雜的輸入-輸齣映射。 反嚮傳播算法： 詳細闡述反嚮傳播算法的原理，包括鏈式法則的應用，以及如何利用梯度下降優化網絡參數，實現模型的訓練。 捲積神經網絡（CNN）： CNN的起源與優勢： 介紹CNN在圖像處理領域取得突破性進展的原因，重點在於其對空間層次結構的有效捕捉。 關鍵層級： 深入講解捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）、全連接層（Fully Connected Layer）的原理、作用以及參數共享機製。 經典CNN架構： 分析LeNet-5, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception), ResNet等裏程碑式的CNN架構，理解它們的設計思想和技術創新。 CNN的應用： 探討CNN在圖像分類、目標檢測、語義分割、人臉識彆等領域的廣泛應用。 循環神經網絡（RNN）： RNN的原理： 解釋RNN如何處理序列數據，以及其“記憶”機製的核心思想。 長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）： 詳細闡述LSTM和GRU的內部結構（門控機製），以及它們如何解決傳統RNN的梯度消失/爆炸問題，有效地捕捉長期依賴關係。 RNN的應用： 聚焦RNN在自然語言處理（NLP）領域的應用，如機器翻譯、文本生成、情感分析、語音識彆等。 注意力機製（Attention Mechanism）： 注意力機製的必要性： 解釋在處理長序列或復雜關係時，傳統RNN/CNN的局限性，以及注意力機製如何解決這些問題。 不同類型的注意力： 介紹自注意力（Self-Attention）機製，以及它在Transformer模型中的核心地位。 Transformer模型： 詳細解析Transformer的Encoder-Decoder架構，以及其在NLP領域帶來的革命性影響。 生成對抗網絡（GAN）： GAN的基本原理： 介紹生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的對抗訓練過程，以及它們如何相互促進，生成逼真的數據。 GAN的變種與應用： 探討DCGAN, StyleGAN, CycleGAN等主流GAN模型，以及GAN在圖像生成、風格遷移、超分辨率等領域的強大能力。 第三部分：深度學習的實踐技術與優化策略 第三部分將聚焦於深度學習的實踐操作，提供實用的技術指南和優化方法。 數據預處理與增強： 數據清洗與格式化： 講解如何處理缺失值、異常值，以及將不同格式的數據統一。 數據增強技術： 介紹在圖像、文本等數據上進行增強的常用方法，以擴充數據集、提高模型泛化能力。 模型訓練與調優： 選擇閤適的框架： 介紹TensorFlow, PyTorch等主流深度學習框架，並討論其優缺點。 損失函數（Loss Function）的選擇： 討論不同任務適用的損失函數，如交叉熵、均方誤差等。 優化器（Optimizer）的選擇： 詳細介紹SGD, Adam, RMSprop等優化算法，以及它們的更新機製。 學習率調度（Learning Rate Scheduling）： 講解如何動態調整學習率，加速訓練並避免局部最優。 正則化技術： 介紹L1/L2正則化、Dropout、Batch Normalization等防止過擬閤的關鍵技術。 超參數調優（Hyperparameter Tuning）： 討論網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等超參數搜索方法。 模型評估與部署： 深入分析模型性能： 結閤第一部分介紹的評估指標，深入分析訓練好的模型是否存在過擬閤、欠擬閤等問題。 模型可視化技術： 介紹如何可視化模型的權重、激活值、特徵圖等，以理解模型的內部工作機製。 模型壓縮與加速： 討論模型剪枝、量化、知識蒸餾等技術，以減小模型體積、提高推理速度，適應部署需求。 模型部署策略： 介紹將訓練好的模型部署到服務器、移動端、嵌入式設備等不同平颱的方法。 第四部分：前沿探索與未來展望 本書的最後部分將帶領讀者走進深度學習與模式識彆的最新研究領域，展望未來的發展方嚮。 遷移學習（Transfer Learning）與領域自適應（Domain Adaptation）： 探討如何利用預訓練模型，在數據量不足的情況下快速適應新任務或新領域。 少樣本學習（Few-Shot Learning）與零樣本學習（Zero-Shot Learning）： 研究如何在僅有少量甚至沒有標注樣本的情況下，訓練齣有效的模型。 圖神經網絡（GNN）： 介紹GNN如何處理圖結構數據，以及其在社交網絡分析、分子性質預測等領域的應用。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）： 討論如何理解和解釋深度學習模型的決策過程，增強模型的可信度。 強化學習（Reinforcement Learning）與深度強化學習（Deep RL）： 簡要介紹RL的基本概念，以及深度學習如何賦能RL，在遊戲、機器人控製等領域取得突破。 多模態學習（Multimodal Learning）： 探索如何融閤來自不同模態（如文本、圖像、音頻）的信息，構建更強大的模型。 倫理與安全考量： 探討深度學習在實際應用中可能帶來的倫理挑戰，如偏見、隱私泄露、安全漏洞等，並提齣相應的應對策略。 行業應用案例分析： 結閤醫療、金融、自動駕駛、工業製造等多個行業，深入剖析深度學習與模式識彆技術的實際應用案例，展示其帶來的巨大價值。 目標讀者 本書適閤以下人群： 對人工智能、機器學習、深度學習感興趣的在校學生（本科生、研究生）。 希望係統學習和掌握深度學習與模式識彆技術的科研人員。 從事數據科學、算法工程師、機器學習工程師等工作的專業人士。 希望將深度學習技術應用於實際業務場景的企業開發者和技術管理者。 對計算機視覺、自然語言處理、語音識彆等領域有濃厚興趣的愛好者。 總結 《深度學習與模式識彆：理論、實踐與前沿探索》力求成為一本集理論深度、實踐指導與前沿視野於一體的權威參考書。通過本書的學習，讀者將能夠建立起對深度學習與模式識彆的全麵認識，掌握核心技術，並為未來的學習和研究打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是“深入淺齣”的完美結閤。它沒有因為追求“超級學習”而犧牲掉理論的嚴謹性，也沒有因為講解復雜的算法而變得枯燥乏味。作者的語言風格非常具有啓發性，他善於用類比和形象的比喻來解釋抽象的概念，比如將神經網絡的比喻成一個“黑箱”，將權重比喻成“連接的強度”，將偏置比喻成“激活的閾值”。這些生動的描述，使得我在閱讀過程中一點也不會感到疲憊。我特彆喜歡書中關於反嚮傳播算法的講解，作者花瞭相當多的篇幅來詳細推導梯度計算過程，並且用圖示的方式清晰地展示瞭誤差是如何一層一層地嚮前傳播並更新權重的。這種深入骨髓的講解，讓我徹底理解瞭神經網絡學習的底層邏輯。同時，書中還提供瞭大量的實戰項目，從簡單的手寫數字識彆，到更復雜的圖像分割和自然語言處理任務，每一個項目都包含瞭完整的代碼實現和詳細的步驟說明，讓我能夠邊學邊做，快速掌握神經網絡的應用技巧。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己仿佛擁有瞭一把解鎖人工智能奧秘的金鑰匙。我一直以為神經網絡是高不可攀的學科，但這本書的作者卻用一種非常接地氣的方式，將復雜的概念一一拆解。它不是那種堆砌晦澀術語的書，而是真正站在讀者的角度，去思考讀者可能遇到的睏惑，並提前給齣解答。我記得在學習捲積神經網絡（CNN）的部分，作者花瞭相當大的篇幅來講解池化層的作用，以及不同類型的池化（最大池化、平均池化）對特徵提取的影響。這部分內容如果隻是看文字，可能還是會有些模糊，但作者緊隨其後的MATLAB代碼示例，通過可視化手段直觀地展示瞭不同池化操作對圖像特徵的壓縮和保留效果，簡直是醍醐灌頂。同樣，在講解循環神經網絡（RNN）時，作者並沒有止步於簡單的序列建模，而是深入探討瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決梯度消失問題，並且詳細演示瞭如何在MATLAB中使用這些模型來處理時間序列數據，比如股票價格預測。這種從理論到實踐的無縫銜接，讓我覺得學習過程充滿成就感，也極大地增強瞭我繼續深入探索這個領域的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書無疑是我近期學習生涯中最具顛覆性的體驗之一。作為一名一直對人工智能，特彆是深度學習領域抱有濃厚興趣但又缺乏係統指導的自學者，我曾經嘗試過閱讀大量的在綫教程、零散的博客文章，甚至是官方文檔，但總感覺像是零散的碎片，難以拼湊成一幅完整的圖景。直到我偶然間發現瞭這本《MATLAB神經網絡超級學習手冊》。從第一章開始，作者就以一種極其清晰且循序漸進的方式，將神經網絡的理論基礎，從最基本的感知機模型，逐步深入到多層前饋網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡等復雜模型。每一部分的講解都配以生動的數學公式推導，但更重要的是，它緊接著提供瞭可以直接在MATLAB環境中運行的代碼示例。這些代碼不僅實現瞭理論的落地，更重要的是，它們的設計思路和模塊化處理方式，讓我這個初學者也能窺探到高級應用的冰山一角。我尤其欣賞作者在講解每個模型時，都會詳細分析其在不同應用場景下的優缺點，以及如何通過調整網絡結構、激活函數、優化器等超參數來達到最佳性能。這種“知其然，更知其所以然”的教學方法，讓我不再是單純的“代碼搬運工”，而是真正理解瞭神經網絡的“黑箱”是如何運作的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在實際工作中需要處理大量圖像數據的工程師，長期以來，我都希望能將深度學習技術應用到我的項目裏，但苦於沒有找到閤適的入門教材。《MATLAB神經網絡超級學習手冊》的齣現，可以說為我指明瞭一條清晰的道路。這本書的特色在於，它不僅僅停留在理論的講解，而是將大量的篇幅投入到實際操作和案例分析上。例如，在講解遷移學習的部分，作者詳細介紹瞭如何利用預訓練的CNN模型（如AlexNet, VGG, ResNet）來加速圖像分類任務的開發，並且提供瞭完整的MATLAB代碼，可以快速地將這些模型應用到我自己的數據集上。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭數據增強技術，比如隨機裁剪、翻轉、亮度調整等，這些都是在實際應用中提升模型泛化能力的關鍵。作者還非常細緻地講解瞭如何評估模型的性能，包括精確率、召迴率、F1分數以及混淆矩陣等，並指導讀者如何在MATLAB中生成和解讀這些指標。這使得我不僅能構建模型，更能科學地衡量模型的優劣，從而做齣更明智的調整。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在接觸這本書之前，我對MATLAB在神經網絡領域的應用並沒有太高的期待，我習慣瞭Python生態中的TensorFlow和PyTorch。然而，《MATLAB神經網絡超級學習手冊》徹底改變瞭我的看法。這本書的作者展現瞭MATLAB在神經網絡開發上的強大實力和便捷性。我尤其欣賞的是，書中對神經網絡訓練過程的可視化和調試工具的使用講解。MATLAB內置的深度學習可視化工具，能夠非常直觀地展示網絡的層級結構、權重分布、激活值等，這對於理解模型的內部運作機製至關重要。書中還詳細介紹瞭如何利用MATLAB的性能分析工具來找齣訓練過程中的瓶頸，以及如何對模型進行優化。此外，作者還涵蓋瞭如何構建自定義層、定義損失函數，以及如何利用GPU進行加速訓練等高級話題。這些內容讓我覺得，MATLAB不僅是一個強大的數值計算平颱，更是構建和部署復雜神經網絡應用的理想環境。

評分☆☆☆☆☆

挺實用的，內容挺全的，最近在研究神經網絡，給我的幫助挺大的很多都用得到。

評分☆☆☆☆☆

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不錯很好，希望能夠有很大用處。

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買來自學的，感覺還不錯的樣子。

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這個講的比較綜述，適閤有一定基礎的人看，新手可以當科普讀物

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質量好，非常不錯，配送服務也用心，滿意滿意。

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正版書，雖然不便宜，但服務和質量都有保證，贊一個

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